情報検索と生成AIを組み合わせた
「対話型AI検索」を導入する企業が
増加しています。
しかし、導入にあたっては、社内情報の
アップロードや参照権限の設定といった
RAG技術の課題を解決するための
「事前準備」が必要となります。
「活文 企業内検索基盤」は、こうした煩雑な作業を必要とせず、スムーズかつ迅速に対話型AI検索を実現します。
「活文 企業内検索基盤」
による対話型AI検索の
ポイントをご紹介
情報検索・情報収集の変革で、
意思決定をスピードアップ
従来のキーワード検索は、複数表示された検索結果を一つひとつクリックしながら、自分が求めている情報や疑問への回答があるかを確認する必要があり、手間や時間がかかるという課題がありました。
一方、対話型AI検索では、ユーザーの質問文の意味を理解して関連情報を自動で素早く収集し、要約した回答を表示するため、検索結果のリンクを開かなくても説明や回答を得ることができます。これにより、必要な情報に効率よくたどり着けるようになり、業務の生産性向上や意思決定のスピードアップに貢献します。
検索して知りたい情報がないかを
自分で確認
高度な検索スキルが必要
- キーワードで検索
- 必要な情報を確実にピンポイントで見つけるには、高度な検索スキルが求められる。
検索結果確認の手間が多い
- 検索結果の中身を確認
- 検索結果のリンクを一つひとつクリックし、情報の正確性や信頼性を確認する必要がある。
検索時間が長い
- 知りたい情報でなければ、
別の検索結果を確認 - ユーザーの意図に合致する内容を見つけるまで探し続ける必要があり、時間がかかる。
知りたい情報を生成AIと対話しながら確認
高度な検索スキルがなくてもOK
- 質問を入力
- 自然な言葉で検索できるため、誰でも簡単に利用でき、高度な検索スキルは不要。
検索結果確認の手間が少ない
- 文章で回答を取得
- 知りたい情報が要約されて表示されるため、複数の検索結果を精査する手間が省ける。
検索時間が短い
- 意図した回答でなければ、
追加の質問を入力 - 必要な情報に素早くたどり着けるため、業務効率が向上する。
活文 企業内検索基盤の
生成AI連携の3つの特長
ベクトル検索で関連する社内情報を検索し、生成AIが回答を生成
欲しい情報がより迅速かつ
効率的に得られる
検索エクスペリエンスを提供
- ユーザーが入力した質問に対して、ベクトル検索*で社内情報から関連性の高い情報を探し出し、生成AIが収集した情報をもとに回答を生成します。
- チャット形式で追加の質問を行うことも可能です。
- *ベクトル検索：テキストなどのデータを数値ベクトルとして表現し、そのベクトル同士の類似度を計算することで、関連性の高い情報を見つけ出す検索手法。
回答のもとになる社内情報を
事前にアップロードすることなく
運用を開始
手間なく、社内のさまざまな
システムの
情報を横断的に検索
- 生成AIと連携するために、「活文 企業内検索基盤」や社外の生成AIサービス（クラウド環境）に回答のもとになる社内情報を事前にアップロードする必要はありません。
- お客さま固有のデータベース、ファイルサーバー、Webサイト、SharePoint、文書管理システムなど、社内のさまざまなシステムに格納された情報を手間なく横断的に検索できます。
既存のアクセス権限を引き継ぎ、
検索者が参照可能な情報で
回答を生成
新たにアクセス権限を
設定することなく、安全に使用可能
- 検索は、各システムのアクセス権を引き継いで行われ、その検索結果（利用者自身が参照可能な情報）にもとづいて生成AIが回答を生成します。
- 既存システムのアクセス権限をそのまま活用するため、新たな権限設定は不要です。なお、ユーザーの質問や生成された回答は、生成AIの学習には一切使用されません。
お問い合わせやご相談など、
お気軽にご連絡ください。
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お問い合わせ関連ソリューション
- 活文 企業内検索基盤
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お客さま固有のデータベース、ファイルサーバー、Webサイトはもちろん、
SharePoint、
文書管理システムなども含めて横断検索が可能。
- 活文 Contents Lifecycle Manager
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対話型AI検索の回答のもととなる文書、
活用する文書の管理を支援
- 活文 File Server Optimizer
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回答生成のノイズとなる不要なファイルを整理し、
回答精度を向上
※RAG：Retrieval-Augmented Generation（検索拡張生成）。生成AIが社内の情報を活用して回答する仕組み。
※記載の会社名、製品名は、それぞれの会社の商号、商標もしくは登録商標です。